F5는 고객이 보안 및 애플리케이션 성능 위험에 대한 부담 없이 자사 고객에게 만족을 선사하고 비즈니스를 성장시키는 데 집중할 수 있는 더 나은 디지털 세상을 꿈꿉니다. 텔레메트리는 이를 실현하는 핵심 요소입니다.
오늘날 그 어느 때보다 애플리케이션과 API는 디지털 기업의 가장 중요한 자산입니다. 이러한 앱의 보안, 성능 및 가치를 최적화하려면 조직은 앱뿐만 아니라 이를 지원하는 서비스와 인프라에도 계측 기능을 적용하여, 조치에 필요한 유의미한 텔레메트리를 생성해야 합니다. 오늘날 많은 조직이 이미 텔레메트리를 활용하여 환경 내 문제를 감지하고 있습니다. 또한 점점 더 많은 조직이 발생 가능성이 높은 장애를 예측하기 위해 관측 가능성 및 자동화 솔루션에 투자하고 있습니다. 이러한 노력의 궁극적인 목표는 대부분의 장애 유형을 예방할 수 있도록 적절한 텔레메트리, 인사이트 및 자동화를 정확히 파악하는 것입니다.
실제로 강력한 텔레메트리는 애플리케이션의 상태와 안전을 뒷받침하는 기반입니다. 텔레메트리를 효과적으로 활용하려면 여러 시스템과 애플리케이션에서 대량의 데이터를 일관된 방식으로 수집하고 전송하여 실행 가능한 인사이트로 전환할 수 있어야 합니다. 일관된 텔레메트리 표준을 사용하면 서로 다른 공급업체와 제품에서 호환되지 않는 형식으로 생성된 이질적인 데이터를 통합할 때 발생하는 문제를 해결할 수 있습니다.
오늘, 기존 OpenTelemetry Protocol(OTLP)보다 압축률을 약 100% 개선하여 고급 텔레메트리 시스템을 도입했거나 도입을 고려 중인 조직에 상당한 비용 절감과 성능 향상을 제공하는 새로운 텔레메트리 프로토콜을 발표하게 되어 매우 기쁩니다. 새로운 OTel Arrow Protocol은 텔레메트리 데이터의 수집 및 내보내기 방식에 대한 표준화된 형식을 제공하는 Cloud Native Computing Foundation의 오픈 소스 프로젝트인 OpenTelemetry를 지속적으로 지원하기 위한 노력의 일환입니다. 이 새로운 프로토콜이 데이터 처리 자체를 가속화할 더욱 획기적인 최적화의 길을 열어 주기를 기대합니다.
F5 수석 엔지니어 Laurent Quérel이 주도하고 선도적인 디지털 워크플로 기업인 ServiceNow와 협력하여 개발한 새로운 OTel Arrow Protocol은 데이터 워크로드에 따라 평균적으로 OTLP의 압축률을 두 배로 높입니다. 이에 따라 네트워크 대역폭과 관련 네트워크 비용이 약 절반으로 줄어듭니다. F5 제품처럼 메트릭이 다변량 특성을 띠는 경우에는 관측된 압축 효과가 더욱 클 수 있습니다(아래 다이어그램 참조).
새롭게 설계된 이 프로토콜은 기기와 센서의 확산, 데이터 및 AI 기반 기술에 대한 의존도 증가, 그리고 모놀리식 애플리케이션 배포에서 컨테이너와 서버리스 함수 같은 더 세분화된 형태로의 전환으로 인해 조직에서 생성하는 텔레메트리의 양이 급증하는 시점에 등장했습니다. 동시에 텔레메트리 데이터는 데이터 센터, 여러 클라우드, 엣지 전반에 걸쳐 점점 더 분산되고 있습니다. 이러한 변화로 인해 인터넷을 통한 텔레메트리 전송 방식을 최적화해야 할 필요성이 더욱 커지고 있습니다.
텔레메트리는 적응형 앱 비전을 실현하는 핵심 요소입니다
OTel Arrow 프로토콜은 향후 텔레메트리 데이터 처리 기능을 개선하기 위한 기반을 마련하며, 당사의 적응형 애플리케이션 비전을 실현하는 데에도 필수적인 요소입니다. F5는 고객이 보안 위협을 신속하게 탐지하고 무력화하며, 애플리케이션 성능과 복원력을 개선하고, 새로운 애플리케이션의 배포 속도를 높이는 동시에 온프레미스, 퍼블릭 클라우드 및 엣지 환경 전반에서 정책을 손쉽게 통합할 수 있는 미래를 만들어가고 있습니다. 궁극적인 목표는 방대한 실시간 텔레메트리 데이터를 고객이 활용할 수 있는 인사이트로 효율적으로 전환하는 자동화 및 머신 러닝 기술을 활용하여 서로 다른 애플리케이션 환경 전반에서 애플리케이션을 운영하는 데 드는 비용과 복잡성을 줄이는 것입니다.
보안 및 애플리케이션 성능 위험에 선제적으로 대응하려면 고객은 전체 애플리케이션 포트폴리오를 한눈에 파악할 수 있어야 합니다. 또한 위험이 잠재적인 문제로 발전하기 전에 신속하게 식별할 수 있도록 지원하는 자동화된 예측 분석이 필요합니다. 예측 분석을 자동화하려면 대량의 데이터를 활용해 머신 러닝 모델을 학습하고 개선함으로써 시간이 지날수록 텔레메트리를 더욱 정밀하게 분석할 수 있어야 합니다. 텔레메트리의 전송, 처리, 저장 및 쿼리 방식을 개선하는 오픈 소스 기여는 예측 분석을 더 간소화하고 비용을 절감하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
대규모 예측 분석 수행
고객이 적응형 앱을 실제로 활용할 수 있도록 지원하기 위해, 당사는 OpenTelemetry 관측성 프레임워크를 F5 BIG-IP, F5 NGINX, 그리고 F5 Distributed Cloud Services에 구현해 왔습니다. 이러한 투자를 통해 시간이 지남에 따라 개선되는 AI 기능과 머신 러닝 모델을 활용하는 동시에 대규모 데이터 분석을 더욱 효과적으로 수행할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다.
견고한 데이터 인프라를 기반으로, 특정 F5 제품뿐만 아니라 고객의 전체 애플리케이션 포트폴리오에 걸쳐 앱과 API의 상태 및 성능을 종합적으로 파악할 수 있도록 지원하고자 노력하고 있습니다. 이를 통해 조직이 새로운 위험을 신속하게 식별하고 무력화하는 데 필요한 보안 및 앱 성능 인사이트를 선제적이고 빠르게 제공할 수 있습니다.
실시간 텔레메트리는 핵심 요소이며, F5가 업계를 선도할 수 있는 이유는 당사의 기술이 수천 개 고객사의 데이터 경로에 위치해 있기 때문입니다. F5 기술은 포춘 500대 기업의 85%와 전 세계 애플리케이션의 약 절반을 지원합니다. 당사가 파악할 수 있는 방대한 데이터는 위험에 대한 즉각적인 가시성을 제공하며, 새로운 위협이 발생하는 즉시 조직을 신속하게 보호하는 자동화 솔루션을 구축하는 데 도움이 됩니다. 텔레메트리를 실행 가능한 인사이트로 지속적으로 전환함에 따라, 조직은 위험 관리에 들이는 시간을 줄이고 비즈니스 효율성을 높이며 고객 경험을 향상하는 디지털 혁신을 개발하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있게 됩니다.
근본적으로 F5의 적응형 애플리케이션 비전은 서로 다른 소스에서 수집되는 방대한 양의 텔레메트리를 효율적으로 분석하는 역량에 달려 있습니다. 또한 OpenTelemetry에 대한 F5의 지속적인 기여는 이 비전을 실현하는 데 필요한 데이터 집계 및 분석을 최적화하는 데 도움이 되고 있습니다.
F5가 최근 기여한 텔레메트리 프로토콜에 대해 자세히 알아보려면 보도 자료를 읽어보세요. 또한 Apache Arrow 블로그의 1부와 2부 문서도 참조하세요.
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